对于点云 (多模态)3D 检测,室内和室外数据集生成的文件是不一样的: 对于某些室外数据集,我们会借助 pkl 文件的信息进一步提取 reduced_point_cloud 和 gt_database:前者是仅包含前方视野的点云文件,通常存在于 kitti 数据集处理过程中,因为 kitti 数据集仅包含前方视野的标注;后者则是将包含在训练数
数据预处理部分相对独立,主要是在训练前要运行tools文件夹下的create_data.py生成infos和database方便后面数据处理。整体流程如下,不够细致,具体细节看代码吧! 数据预处理: 初始化: 在tools的train.py中主要初始化detector和dataset,主要流程如下:正常单步调试即可: 训练流程: 在训练流程中注意MMDataParallel(mmcv/parall...
参数1:--root-path ./data/sunrgbd 参数2:--out-dir ./data/sunrgbd 参数3:-extra-tag sunrgbd (mmlab) ubuntu@ubuntu-ifl:~/mmdetection3d$ python tools/create_data.py sunrgbd --root-path ./data/sunrgbd --out-dir ./data/sunrgbd --extra-tag sunrgbd train sample_idx: 0 train sample_id...
txt python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti 参考:3D 目标检测 KITTI 数据集 接下来是可选内容,参考:Docker – jupyter notebook 使用方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 更新软件列表 apt update # 卸载jupyter ...
目录 数据加载流程 create data dataset pipeline dataloader 参考资料 数据加载流程 create data 从数据集的原始数据文件中读取数据,并且按指定的格式组织成 pickle 文件保存,在 data_converter 里有具体的各个数据集的转换方式。 如
# 假设你已经安装了mmdetection3d,并且数据集位于./data/my_dataset目录下 python ./tools/create_data.py my_dataset --root-path ./data/my_dataset --out-dir ./data/my_dataset 在这个命令中,my_dataset是你的数据集名称,--root-path是原始数据集的路径,--out-dir是处理后的数据集的输出目录。这个命...
python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti无法对kitti数据集生成信息文件 Reproduces the problem - command or script (deep_pytorch) PS D:\mmdetection3d> python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./da...
Create dataset python tools/create_data.py s3dis --root-path ./data/s3dis \ --out-dir ./data/s3dis --extra-tag s3dis The above exported point cloud files, semantic label files and instance label files are further saved in.binformat. Meanwhile.pklinfo files are also generated for each ...
1_exist_data_model.md13.74 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Shilong Zhang提交于3年前.[Docs] Replace markdownlint with mdformat for avoiding installing ruby (#1489) 使用已有模型进行推理 这里我们提供了评测 SUNRGBD、ScanNet、KITTI 等多个数据集的测试脚本。
python tools/create_data.py waymo --root-path ./data/waymo/ --out-dir ./data/waymo/ --workers 128 --extra-tag waymo 请注意,如果您的本地磁盘没有足够空间保存转换后的数据,您可以将--out-dir改为其他目录;只要在创建文件夹、准备数据并转换格式后,将数据文件链接到data/waymo/kitti_format即可。